面试官问：如何设计一个高并发系统？

说实话，如果面试官问你这个题目，那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥？因为你没看到现在很多公司招聘的 JD 里都是说啥有高并发经验者优先。

如果你确实有真才实学，在互联网公司里干过高并发系统，那你确实拿 offer 基本如探囊取物，没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你，否则他就是蠢。

假设你在某知名电商公司干过高并发系统，用户上亿，一天流量几十亿，高峰期并发量上万，甚至是十万。那么人家一定会仔细盘问你的系统架构，你们系统啥架构？怎么部署的？部署了多少台机器？缓存咋用的？MQ 咋用的？数据库咋用的？就是深挖你到底是如何扛住高并发的。

因为真正干过高并发的人一定知道，脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵，真正在复杂业务场景而且还高并发的时候，那系统架构一定不是那么简单的，用个 redis，用 mq 就能搞定？当然不是，真实的系统架构搭配上业务之后，会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。

如果有面试官问你个问题说，如何设计一个高并发系统？那么不好意思，一定是因为你实际上没干过高并发系统。面试官看你简历就没啥出彩的，感觉就不咋地，所以就会问问你，如何设计一个高并发系统？其实说白了本质就是看看你有没有自己研究过，有没有一定的知识积累。

最好的当然是招聘个真正干过高并发的哥儿们咯，但是这种哥儿们人数稀缺，不好招。所以可能次一点的就是招一个自己研究过的哥儿们，总比招一个啥也不会的哥儿们好吧！

所以这个时候你必须得做一把个人秀了，秀出你所有关于高并发的知识！

阿里内部绝密《百亿级并发系统设计》

真没干过高并发系统？没有高并发实战经验？没关系，这次我冒着被开除的风险给大家分享一份阿里内部绝密资料《百亿级并发系统设计》，撸完这份资料绝对能够让你在面试官面前挺起腰杆！

实战教程共分为基础篇+数据库篇+缓存篇+消息队列篇+分布式服务篇+维护篇+实战篇，干货满满！

基础篇

高并发系统：它的通用设计方法是什么？

我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理！

架构分层：我们为什么一定要这么做？

在系统从 0 到 1 的阶段，为了让系统快速上线，我们通常是不考虑分层的。但是随着业务越来越复杂，大量的代码纠缠在一起，会出现逻辑不清晰、各模块相互依赖、代码扩展性差、改动一处就牵一发而动全身等问题。这时，对系统进行分层就会被提上日程，那么我们要如何对架构进行分层？架构分层和高并发架构设计又有什么关系呢？

系统设计目标（一）：如何提升系统性能？

提到互联网系统设计，你可能听到最多的词儿就是“三高”，也就是“高并发”“高性能”“高可用”，它们是互联网系统架构设计永恒的主题。在前两节课中，我带你了解了高并发系统设计的含义，意义以及分层设计原则，接下来，我想带你整体了解一下高并发系统设计的目标，然后在此基础上，进入我们今天的话题：如何提升系统的性能？

系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？

从架构设计上来说，高可扩展性是一个设计的指标，它表示可以通过增加机器的方式来线性提高系统的处理能力，从而承担更高的流量和并发。

你可能会问：“在架构设计之初，为什么不预先考虑好使用多少台机器，支持现有的并发呢？

一般来说，基于成本考虑，在业务平稳期，我们会预留 30%～50% 的冗余以应对运营活动或者推广可能带来的峰值流量，但是当有一个突发事件发生时，流量可能瞬间提升到 2～3 倍甚至更高，我们还是以微博为例。鹿晗和关晓彤互圈公布恋情，大家会到两个人的微博下面，或围观，或互动，微博的流量短时间内增长迅速，微博信息流也短暂出现无法刷出新的消息的情况。

那我们要如何应对突发的流量呢？架构的改造已经来不及了，最快的方式就是堆机器。不过我们需要保证，扩容了三倍的机器之后，相应的我们的系统也能支撑三倍的流量。有的人可能会产生疑问：“这不是显而易见的吗？很简单啊。”真的是这样吗？我们来看看做这件事儿难在哪儿。

面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？

数据库篇

池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

从这一讲开始，我们正式进入演进篇，我会再从局部出发，带你逐一了解完成这些目标会使用到的一些方法，这些方法会针对性地解决高并发系统设计中出现的问题。

数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

上节课，我们用池化技术解决了数据库连接复用的问题，这时，你的垂直电商系统虽然整体架构上没有变化，但是和数据库交互的过程有了变化，在你的 Web 工程和数据库之间增加了数据库连接池，减少了频繁创建连接的成本；

数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？

前一节课，我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案：读写分离，它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份，增强了抵抗大量并发读请求的能力，提升了数据库的查询性能的同时，也提升了数据的安全性，当某一个数据库节点，无论是主库还是从库发生故障时，我们还有其他的节点中存储着全量的数据，保证数据不会丢失。此时，你的电商系统的架构图变成了下面这样：

发号器：如何保证分库分表后 ID 的全局唯一性？

在前面两节课程中，我带你了解了分布式存储两个核心问题：数据冗余和数据分片，以及在传统关系型数据库中是如何解决的。当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力；当存储的数据量达到瓶颈时，我们可以将数据分片存储在多个节点上，降低单个存储节点的存储压力，此时我们的架构变成了下面这个样子：

NoSQL：在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补？

对于存储服务来说，我们一般会从两个方面对它做改造：

1. 提升它的读写性能，尤其是读性能，因为我们面对的多是一些读多写少的产品。比方说，你离不开的微信朋友圈、微博和淘宝，都是查询 QPS 远远大于写入 QPS。

2. 增强它在存储上的扩展能力，从而应对大数据量的存储需求。我之前带你学习的读写分离和分库分表就是从这两方面出发，改造传统的关系型数据库的，但仍有一些问题无法解决。

比如，在微博项目中关系的数据量达到了千亿，那么即使分隔成 1024 个库表，每张表的数据量也达到了亿级别，并且关系的数据量还在以极快的速度增加，即使你分隔成再多的库表，数据量也会很快增加到瓶颈。这个问题用传统数据库很难根本解决，因为它在扩展性方面是很弱的，这时，就可以利用 NoSQL，因为它有着天生分布式的能力，能够提供优秀的读写性能，可以很好地补充传统关系型数据库的短板。那么它是如何做到的呢？

这节课，我就还是以你的垂直电商系统为例，带你掌握如何用 NoSQL 数据库和关系型数据库互补，共同承担高并发和大流量的冲击。

缓存篇

缓存:数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速?

通过前面数据库篇的学习，你已经了解了在高并发大流量下，数据库层的演进过程以及库表设计上的考虑点。你的垂直电商系统在完成了对数据库的主从分离和分库分表之后，已经可以支撑十几万 DAU 了，整体系统的架构也变成了下面这样：

缓存的使用姿势(一) :如何选择缓存的读写策略?

上节课，我带你了解了缓存的定义、分类以及不足，你现在应该对缓存有了初步的认知。从今天开始，我将带你了解一下使用缓存的正确姿势，比如缓存的读写策略是什么样的，如何做到缓存的高可用以及如何应对缓存穿透。通过了解这些内容，你会对缓存的使用有深刻的认识，这样在实际工作中就可以在缓存使用上游刃有余了。

今天，我们先讲讲缓存的读写策略。你可能觉得缓存的读写很简单，只需要优先读缓存，缓存不命中就从数据库查询，查询到了就回种缓存。实际上，针对不同的业务场景，缓存的读写策略也是不同的。

而我们在选择策略时也需要考虑诸多的因素，比如说，缓存中是否有可能被写入脏数据，策略的读写性能如何，是否存在缓存命中率下降的情况等等。接下来，我就以标准的“缓存+ 数据库”的场景为例，带你剖析经典的缓存读写策略以及它们适用的场景。这样一来，你就可以在日常的工作中根据不同的场景选择不同的读写策略。

缓存的使用姿势(二) :缓存如何做到高可用?

缓存的使用姿势(三) :缓存穿透了怎么办?

CDN:静态资源如何加速?

消息队列篇

消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?

消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?

消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?

面试现场第二期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？

分布式服务篇

系统架构:每秒 1 万次请求的系统要做服务化拆分吗?

微服务架构:微服务化后，系统架构要如何改造?

RPC 框架: 10 万 QPS 下如何实现毫秒级的服务调用?

注册中心:分布式系统如何寻址?

分布式 Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?

API 网关:系统的 i ]面要如何做呢?

多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?

Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

维护篇

给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?

应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?

压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?

配置管理:成千上万的配置项要如何管理?

降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?

流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?

面试现场第三期:你要如何准备 场技术面试呢?

实战篇

计数系统设计(一) :面对海量数据的计数器要如何做?

在实战篇中，我会以微博为背景，用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击，期望给你一个更加具体的感性认识，为你在实现类似系统的时候提供一些思路。今天我要讲的第一个案例是如何设计一个支持高并发大存储量的计数系统。

计数系统设计(二) : 50 万 QPS 下如何设计未读数系统?

你可以在计数系统中增加一块儿内存区域，以用户 ID 为 Key 存储多个未读数，当有人 @你时，增加你的未读 @的计数；当有人评论你时，增加你的未读评论的计数，以此类推。当你点击了未读数字进入通知页面，查看 @ 你或者评论你的消息时，重置这些未读计数为零。

信息流设计(一) :通用信息流系统的推模式要如何做?

接下来，我将带你了解如何设计社区系统中最为复杂、并发量也最高的信息流系统。这样，你可以从中体会怎么应用之前学习的组件了。最早的信息流系统起源于微博，我们知道，微博是基于关注关系来实现内容分发的，也就是说，如果用户 A 关注了用户 B，那么用户 A 就需要在自己的信息流中，实时地看到用户 B 发布的最新内容，这是微博系统的基本逻辑，也是它能够让信息快速流通、快速传播的关键。 由于微博的信息流一般是按照时间倒序排列的，所以我们通常把信息流系统称为 TimeLine（时间线）。那么当我们设计一套信息流系统时需要考虑哪些点呢？

信息流设计(二) :通用信息流系统的拉模式要如何做?

在前一节课中，我带你了解了如何用推模式来实现信息流系统，从中你应该了解到了推模式存在的问题，比如它在面对需要支撑很大粉丝数量的场景时，会出现消息推送延迟、存储成本高、方案可扩展性差等问题。虽然我们也会有一些应对的措施，比如说选择插入性能更高的数据库存储引擎来提升数据写入速度，降低数据推送延迟；定期删除冷数据以减小存储成本等等，但是由于微博大 V 用户粉丝量巨大，如果我们使用推模式实现信息流系统，那么只能缓解这些用户的微博推送延迟问题，没有办法彻底解决。

这个时候你可能会问了：那么有没有一种方案可以一劳永逸地解决这个问题呢？当然有了，你不妨试试用拉模式来实现微博信息流系统。那么具体要怎么做呢？

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